A multilayer neural network has bee

A multilayer neural network has been trained by back propagation BP. This neural network adopts length, width, height and the number of parts in the mold as input and nine parameters (length, width, and height of up and down set-in, mold bases side thickness, bottom thickness of the core, and cavity plates) as output.

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一种多层神经网络已经被通过反向传播BP训练。此神经网络采用的长度，宽度，高度和零件在模具中作为输入数和九个参数（长度，宽度，和向上的高度及向下设定在，模架侧厚度，芯的底部厚度，和腔板）作为输出。

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通过反向传播BP训练了多层神经网络。该神经网络采用模具长度、宽度、高度和零件数量作为输入，并采用九个参数（上下设置的长度、宽度和高度、模具底座侧厚、型芯底部厚度和型腔板）作为输出。

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利用BP神经网络对多层神经网络进行训练。该神经网络以长、宽、高、模内零件数为输入，以长、宽、上下入模高度、模架边厚、型芯底厚、型腔板等9个参数为输出。<br>

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